SSRI‐antipsychotic combination in psychotic depression: sertraline pharmacokinetics in the presence of olanzapine, a brief report from the STOP‐PD study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We recently reported an unexpected interaction between olanzapine and sertraline in a population being treated for psychotic depression. Contrary to knowledge of cytochrome p450 interactions sertraline increased apparent clearance of olanzapine by 30%. Here we examined the pharmacokinetics of sertraline in the same population. Existing studies suggest that sertraline apparent clearance is significantly increased in male subjects and suggested an age/sex interaction. METHODS: We studied subjects undergoing combination of sertraline/olanzapine treatment for psychotic depression in the Study of the Pharmacotherapy of Psychotic Depression. Nonlinear mixed effect modelling software was used to examine the sertraline pharmacokinetics, evaluating age, sex, race, and olanzapine exposure as covariates. RESULTS: Eighty-seven subjects (median age 62 years, 28 male subjects, 11 African-Americans) provided 138 samples for sertraline concentration. Olanzapine exposure had a 14.8-fold range. A one compartment model with combined residual error described the sertraline concentration data adequately. Half-life and sex effect on sertraline apparent clearance (males averaging 50% higher (p < 0.005); 96.6 l/h vs 64.8 in female subjects) were similar to previous reports. No other covariate (age, race or olanzapine exposure) had a significant impact on apparent clearance, and no age/sex interaction emerged. CONCLUSION: Sertraline pharmacokinetics were similar to historical descriptions in populations not taking antipsychotics. Unlike our unexpected finding that sertraline increases olanzapine apparent clearance, olanzapine exposure had no impact on sertraline pharmacokinetics. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».